CNET科技资讯网 1月19日 国际报道:三维打印机在制造业的每个角落都带来了重大进展:科学家们已经使用它来设计人体组织、打印橡胶材料、降低无人机对地面人员的危险程度等等,最近,3D打印还创造了一种比钢强10倍的轻质材料,其密度只有钢的1/20。
这项创造来自于麻省理工学院的一个科学家团队,基于3D打印物体的技术,在打印之后对原有物体进行转化,比如变颜色、形状、尺寸和其他物理与化学性质。
这种物体由含有TTC的化学基团的特殊聚合物组成。每个TTC都像“折叠的手风琴”,当暴露在蓝色LED灯下时,这些材料可以被激活。然后,新的单体分子将其自身附着到聚合物上,从而给物体提供新的属性:软的物体可能会变硬,或者颜色也可以被改变,如果加入某些单体聚合物,当处于一定的温度条件下,这种物体能够膨胀或收缩。
麻省理工学院化学副教授Jeremiah Johnson说:“我们的想法是,材料可以被打印,也可以被使用,利用光元素,将材料变成其他材料,或者让材料进一步生长。”
这一方法可以为制造商开辟新的大门,使他们能够轻松地创建适用于建筑或医药等领域的材料。
据了解,过去有研究人员曾尝试过类似的方法。去年,哈佛大学的科学家们推出了所谓的“4D打印”技术,这是一种将3D打印物体浸在水中,使其改变形状的方法。(在这种情况下,第四个维度是时间)
4D打印
目前,该技术存在一个限制:由于使用的催化剂的性质,它需要一个没有氧气的环境。研究人员正在努力改进,使其可以在露天环境中使用。
好文章,需要你的鼓励
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。
这篇论文介绍了LegalSearchLM,一种创新的法律案例检索方法,将检索任务重新定义为法律要素生成。研究团队构建了LEGAR BENCH数据集,涵盖411种犯罪类型和120万案例,并开发了能直接生成关键法律要素的检索模型。实验表明,该模型在准确率上超越传统方法6-20%,且在未见犯罪类型上展现出强大泛化能力。这一突破为法律专业人士提供了更高效、精准的案例检索工具。